Phythia, algoritmul care ”citeşte” greaca veche

Inscripţiile şi textele antice descoperite de-a lungul timpului nu ajung mereu la noi în cea mai bună stare şi adesea sunt incomplete, fie că vorbim de litere, cuvinte au chiar pasaje lipsă. Cercetătorii de la Oxford au reuşit să creeze un algoritm, „Phytia”, care, prin învăţarea automată, reuşeşte să identifice cele mai probabile litere / cuvinte lipsă din textele greceşti antice, notează Techxplore.

„Într-un test, în care inteligenţa artificială (AI) a încercat să umple golurile din 2.949 de inscripţii deteriorate, experţii umani au făcut greşeli cu 30% mai multe decât AI. În timp ce experţii au avut nevoie de 2 ore pentru a parcurge 50 de inscripţii, Pythia şi-a îndeplinit sarcinile în câteva secunde”, explică cercetătorii.

• O nouă metodă de fraudă face ravagii: Infractorii se dau drept angajați bancari
• Cum a justificat o mamă faptul că și-a tatuat copiii minori în mod repetat?

Acest algoritm răspunde unei nevoi reale a istoricilor, restaurarea textelor antice dovedindu-se o sarcină complexă chiar şi pentru experţii în epigrafie, ştiinţa auxiliară istoriei care se ocupă cu descifrarea inscripţiilor. Gege Li, de la Universitatea Oxford, explică faptul că Phytia pare să ofere rezultate mai bune faţă de „colegii” ei umani, dar că o astfel de situaţie nu trebuie privită drept o competiţie şi că algoritmul trebuie folosit în paralel pentru a reduce incertitudinile din spatele descifrării textelor antice.

Pentru a putea atinge acest nivel de eficienţă în descifrarea textelor şi identificarea caracterelor / cuvintelor lipsă, Phytia a „citit” 35.000 de relicve, însumând în jur de trei milioane de relicve pentru a identifica tipare: contextul folosirii unor cuvinte, gramatica şi forma literelor din inscripţiile analizate.

Pentru a se dovedi un instrument util, cercetătorii care au colaborat în cadrul acestui proiect au proiectat-o pe Phytia să ofere primele 20 de variante care ar putea să umple spaţiile goale din inscripţii, experţii umani fiind cei care vor lua decizia finală.

Cercetătorii şi-au detaliat munca în articolul Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy, publicat pe serverul arXiv.

Citeşte şi: